Traffic aufteilen: CheckoutOS-Doku

Die Traffic-Zuteilung bestimmt die Verteilung von Besuchern auf Experimentvarianten. Die richtige Strategie verbindet statistische Stärke mit vertretbarem Geschäftsrisiko.

Grundlagen der Zuteilung

Betritt ein Besucher den Checkout, ordnet CheckoutOS ihn anhand deiner Einstellungen zufällig einer Variante zu. Diese Zuordnung gilt für die gesamte Sitzung und künftige Besuche.

Beispiel einer Traffic-Zuteilung

{
  "traffic_allocation": {
    "method": "random",
    "variants": [
      { "name": "Control", "weight": 50 },
      { "name": "Variant A", "weight": 50 }
    ],
    "sticky_assignment": true,
    "assignment_key": "visitor_id"
  }
}

Zuteilungsstrategien

Gleichmäßige Aufteilung, 50/50

Der Standardansatz für die meisten Experimente:

Am schnellsten zur Signifikanz – Gleiche Stichproben optimieren die statistische Stärke
Einfach zu analysieren – Keine Gewichtung bei Berechnungen nötig
Geeignet für – Die meisten üblichen A/B-Tests

Vorsichtige Aufteilung, 90/10

Begrenze das Risiko potenziell störender Änderungen:

Geringeres Risiko – Nur 10 % sehen die neue Variante
Langsamere Ergebnisse – Signifikanz dauert länger
Geeignet für – Große Änderungen, neue Funktionen und riskante Experimente

Vorsichtige Zuteilung

{
  "traffic_allocation": {
    "variants": [
      { "name": "Control", "weight": 90 },
      { "name": "New Checkout Flow", "weight": 10 }
    ]
  }
}

Schrittweise Einführung

Erhöhe schrittweise den Anteil, der die Variante sieht:

Gestufte Zuteilung

{
  "traffic_allocation": {
    "method": "ramped",
    "stages": [
      { "day": 1, "control": 95, "variant": 5 },
      { "day": 3, "control": 80, "variant": 20 },
      { "day": 7, "control": 50, "variant": 50 }
    ],
    "auto_progress": true,
    "hold_on_degradation": true
  }
}

Wann schrittweise einführen?

Nutze diesen Ansatz, wenn du testen und zugleich Risiken minimieren möchtest. Schneidet die Variante schlecht ab, bleibt die Wirkung auf einen kleinen Anteil begrenzt.

Mehrarmiger Bandit

Verschiebe Traffic automatisch zu besser abschneidenden Varianten:

Bandit-Zuteilung

{
  "traffic_allocation": {
    "method": "bandit",
    "algorithm": "thompson_sampling",
    "exploration_rate": 0.1,
    "optimize_for": "revenue_per_visitor",
    "minimum_traffic_per_variant": 0.05
  }
}

Vor- und Nachteile des Banditen

Vorteil: maximiert den Umsatz während des Tests
Vorteil: passt sich automatisch der Leistung an
Nachteil: Signifikanz ist schwerer zu berechnen
Nachteil: kann zu früh konvergieren

Zielgruppenauswahl

Führe Experimente mit bestimmten Kundensegmenten durch:

Gezieltes Experiment

{
  "audience": {
    "include": [
      { "type": "customer_tag", "value": "vip" },
      { "type": "order_count", "operator": "gte", "value": 2 }
    ],
    "exclude": [
      { "type": "customer_tag", "value": "wholesale" }
    ],
    "percentage_of_audience": 100
  }
}

Zielgruppenoptionen

Kunden-Tags und Segmente
Neue oder wiederkehrende Besucher
Bestellhistorie: Erstkauf oder Wiederholung
Warenkorbwert-Schwellen
Geografischer Standort
Gerätetyp: mobil oder Desktop
Traffic-Quelle: organisch, bezahlt oder verweisende Websites

Ausschlussregeln

Schließe bestimmte Besucher von Experimenten aus:

Ausschlüsse einrichten

{
  "exclusions": {
    "other_experiments": ["experiment-123", "experiment-456"],
    "customer_segments": ["employees", "testers"],
    "conditions": [
      { "type": "cart_value", "operator": "lt", "value": 20 }
    ]
  }
}

Gegenseitiger Ausschluss

Stelle bei mehreren Experimenten sicher, dass sie sich nicht beeinflussen. Ein Kunde in einem Upsell-Preistest sollte nicht zugleich an einem Upsell-Platzierungstest teilnehmen: Die Ergebnisse wären vermischt.

Stichprobenrechner

CheckoutOS enthält einen Stichprobenrechner. Gib Folgendes ein:

Ausgangs-Conversion-Rate – Deine aktuelle Leistung
Minimal erkennbarer Effekt – Kleinste Verbesserung, die sich zu erkennen lohnt
Statistische Signifikanz – Üblicherweise 95 %
Statistische Stärke – Üblicherweise 80 %

Der Rechner zeigt die benötigte Besucherzahl und die ungefähre Testdauer auf Grundlage deines Traffics.

Bewährte Vorgehensweisen

Tipps zur Zuteilung

Mit 50/50 beginnen – Sofern nichts dagegen spricht
Zuordnung beibehalten – Besucher sollen eine einheitliche Variante sehen
Nicht während des Tests umverteilen – Das macht Ergebnisse ungültig
Andere Experimente ausschließen – Wechselwirkungen vermeiden
Geschäftszyklen berücksichtigen – Tests über vollständige Wochen laufen lassen

Traffic aufteilen